ओपनएआई ने पौराणिक गणित समस्या हल की, रिकॉर्ड समय में पूरे गणित जगत को नाराज़ कर दिया

ओपनएआई ने मंगलवार को घोषणा की कि उसने गणित की पौराणिक मिलेनियम पुरस्कार समस्याओं में से एक को हल कर लिया है, जो एक विजय का क्षण होना चाहिए था। यह परिणाम एक निर्विवाद उपलब्धि और इस बात का ज्वलंत प्रदर्शन दोनों है कि एआई कितनी तेज़ी से गणित को बदल रहा है। लेकिन औपचारिक रूप से घोषणा होने से पहले ही, यह सफलता उन असामान्य परिस्थितियों से जटिल हो गई थी जिन्होंने ओपनएआई को इस समस्या को हल करने के लिए प्रेरित किया: ऐसा लगता है कि अन्य शोधकर्ताओं की प्रगति के बारे में सुनने के बाद, उसने उन्हें पछाड़ने के लिए अंतिम समय में एक प्रयास में अपने विशाल संसाधनों को झोंक दिया। इसके बाद के विवाद ने स्कूपिंग, जासूसी और लंबे समय से चली आ रही अकादमिक मानदंडों के घोर उल्लंघन के आरोपों को सामने ला दिया है, जिसके बारे में शोधकर्ताओं को डर है कि इसका क्षेत्र पर हिमशीतल प्रभाव पड़ सकता है।

जैसा कि लंदन की क्वीन मैरी यूनिवर्सिटी के गणित के प्रोफेसर अभिषेक साहा समझाते हैं, ओपनएआई ने "उस तरह की चीजें" की हैं जो "गणितज्ञ आम तौर पर नहीं करते।"

मंगलवार को प्रकाशित एक ब्लॉग पोस्ट में, ओपनएआई ने कहा कि उसके एक अप्रकाशित मॉडल को नेवियर-स्टोक्स समस्या का समाधान खोजने में केवल 88 घंटे लगे, जो तरल पदार्थों की गति से संबंधित एक पेचीदा पहेली है। इसे हल करने वाले के लिए उपलब्ध $1 मिलियन के इनाम के कारण, यह समस्या गणित की सबसे अधिक शोध की जाने वाली समस्याओं में से एक है, लेकिन फिर भी इसने लगभग 90 वर्षों से मानव शोधकर्ताओं को चकमा दिया है। ओपनएआई ने कहा कि उसके मॉडल ने इस समस्या को हल करने के लिए अपने आंतरिक मॉडल द्वारा संचालित लगभग 10,000 एआई एजेंटों की एक झुंड को कार्य पर केंद्रित किया और इस उपलब्धि को एक "मील का पत्थर" बताया।

लेकिन घोषणा का समय चौंकाने वाला है। ठीक एक दिन पहले, न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के गणित के प्रोफेसर ट्रिस्टन बकमास्टर ने ओपनएआई की कट्टर प्रतिद्वंद्वी एंथ्रोपिक के शोधकर्ता लेवेंट अल्पोगे के साथ एक संबंधित समस्या पर निष्कर्ष प्रकाशित किए (हालांकि अल्पोगे यहां अपने नियोक्ता की ओर से काम नहीं कर रहे थे)। बकमास्टर ने कहा कि जब उन्हें पता चला कि कंपनी को उनकी प्रगति के बारे में जानकारी हो गई है, तो उन्होंने ओपनएआई से संपर्क किया और पूछा कि उसने इस समस्या पर कब काम शुरू किया और उसके मॉडल को किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। उन्होंने कहा कि बातचीत जल्दी ही कड़वी हो गई, जब उन्होंने कहा कि वह जो हुआ उसे सार्वजनिक करेंगे, तो एक ओपनएआई शोधकर्ता ने उनसे पूछा, "आप अपना करियर क्यों बर्बाद करेंगे?" जब उन्होंने पूछा कि सार्वजनिक करने से उनका करियर क्यों बर्बाद होगा, तो बकमास्टर ने कहा कि उन्हें निम्नलिखित उत्तर मिला: "अगर आप नहीं चाहते कि मैं अच्छा बनूं, तो मुझे अच्छा बनने की जरूरत नहीं है।" ओपनएआई ने बकमास्टर से आग्रह किया कि वे इसके बजाय काम प्रकाशित करें और ओपनएआई के आंतरिक मॉडल को श्रेय दें, तथा अल्पोगे को सह-लेखक से हटा दें।

बकमास्टर ने कहा कि उन्होंने ओपनएआई से पूछा कि क्या उसने कोडेक्स पर उनके सत्रों तक पहुंच प्राप्त की थी, जिसका उन्होंने समस्या से निपटने के दौरान उपयोग किया था, लेकिन ओपनएआई अपने जवाबों में और अधिक टालमटोल करने लगी, यहां तक कि शत्रुतापूर्ण भी हो गई। तब से दिए गए बयानों में, जिसमें परिणाम की घोषणा करने वाला ब्लॉग पोस्ट भी शामिल है, ओपनएआई ने किसी भी विशिष्ट उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करने से स्पष्ट रूप से इनकार किया है। कंपनी ने कहा, "हमने (शोधकर्ताओं और एजेंटों) ने उनके काम को किसी भी माध्यम से तब तक नहीं देखा जब तक उन्होंने इसे सार्वजनिक रूप से जारी नहीं किया - विशेष रूप से, इस समस्या को हल करने के लिए कोई विशिष्ट उपयोगकर्ता डेटा एक्सेस नहीं किया गया।"

लेकिन ओपनएआई अप्रत्यक्ष प्रभाव से निर्णायक रूप से इनकार नहीं कर सका। इसने कहा, "हालांकि असंभावित है, हम इस बात से इनकार नहीं कर सकते कि उनके हमारे उत्पादों के उपयोग से प्राप्त डी-आइडेंटिफाइड डेटा ने हमारे मॉडलों को बेहतर बनाने में मदद की हो।" साथ ही इसने इस बात पर जोर दिया कि दोनों प्रमाण काफी भिन्न हैं। एक्स पर ओपनएआई शोधकर्ताओं की टिप्पणियां भी इन इनकारों को दोहराती हैं।

यह कहना मुश्किल है कि वास्तव में क्या हुआ। समय-सीमाएं उलझी हुई हैं, शोध ओवरलैप करते हैं, और एआई-जनित काम की उत्पत्ति को पहचानना सबसे अच्छे समय में भी मुश्किल है, अगर असंभव न हो। और यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि अलग-अलग खिलाड़ी दुनिया की सबसे प्रसिद्ध गणितीय समस्याओं में से एक को हल करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं, खासकर वह जिससे भारी इनाम जुड़ा हो।

लेकिन ओपनएआई के विवरण के कुछ पहलुओं को समझाना मुश्किल है। कंपनी के अपने कथन के अनुसार, यह प्रयास एक जल्दबाजी और अविश्वसनीय रूप से महंगा मामला था, जिस पर उसे लाखों डॉलर खर्च करने पड़े। फिर भी कंपनी का कहना है कि उसका इनाम का दावा करने का कोई इरादा नहीं है, जो किसी भी मामले में अभी तक प्रदान नहीं किया गया है।